Search academic texts

Information × Registration Number 2123U003795, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Шеруда Андрій Володимирович popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60433 popup.publisher Київ Description Об’єкт дослідження – рекомендаційні системи, а саме рекомендаційні агенти для пропонування кінокартин. Предмет дослідження – інтерпретації середовища навчання з підкріпленням в контексті рекомендаційних систем та самі моделі навчання з підкріпленням. Наукова значимість полягає в досліджені підходу впровадження рекомендаційних систем в контексті постановки задачі навчання з підкріпленням. Практична значимість полягає у розробці програмного забезпечення на основі вищезгаданого підходу для формування переліку пропозицій. Метою даної роботи є адаптувати алгоритми навчання з підкріпленням під проблематику рекомендаційних систем. Зокрема: Розглянути існуючі підходи до алгоритмів рекомендаційних систем, зокрема їх проблематику, складності їх запуску на реальних проектах та перепони під час збору необхідних навчальних даних. Проаналізувати Марківський процес прийняття рішень, оцінити його переваги в контексті рекомендаційних систем. Розглянути підходи для адаптації алгоритмів навчання з підкріпленням до задачі рекомендацій (перехід від задачі контрольованого навчання до задачі навчання з підкріпленням). Реалізувати алгоритми навчання з підкріпленням DDPG та TD3 з власним середовищем-імітацією реакції користувача та порівняти результати. popup.nrat_date 2025-01-29 Close